After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
Машина времени вам вряд ли понадобится, но как насчёт инструмента для анализа данных о времени? Стоит добавить в анализ временные данные — и всё сразу усложняется. Границы дней и месяцев, часовые пояса, переход на летнее время и множество других нюансов легко поставят в тупик неподготовленного аналитика. Если вы планируете работать с данными, где фигурирует время, Python станет вашим надёжным помощником. На примере наборов данных об ураганах и поездках на велосипеде вы научитесь подсчитывать события, вычислять временны́е интервалы между ними и строить графики временны́х рядов. Вы будете работать как со стандартным Python, так и с Pandas, а также познакомитесь с библиотекой dateutil — единственной библиотекой для работы с часовыми поясами, рекомендованной официальной документацией Python. После этого курса вы будете уверенно работать с данными о датах и времени в любом формате.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Даты и календари
Ураганы (также известные как циклоны или тайфуны) обрушиваются на штат Флорида несколько раз в год. В начале курса вы научитесь работать с объектами дат в Python на примере данных обо всех ураганах, достигших Флориды начиная с 1950 года. Вы узнаете, как Python обрабатывает даты, освоите основные операции с ними и научитесь правильно форматировать даты, чтобы избежать путаницы.
- Даты в Python50 XP
- Какой день недели?100 XP
- Сколько ураганов приходит раньше срока?100 XP
- Математические операции с датами50 XP
- Вычитание дат100 XP
- Подсчёт событий по календарным месяцам100 XP
- Сортировка списка дат100 XP
- Преобразование дат в строки50 XP
- Вывод дат в удобном формате100 XP
- Представление дат в разных форматах100 XP
2
Дата и время вместе
Сервисы совместного использования велосипедов охватили города по всему миру — и, к счастью для нас, каждая поездка фиксируется! Работая с данными о поездках одного велосипеда в Вашингтоне, вы будете практиковаться в совместной работе с датами и временем. Вы научитесь извлекать даты и время из текста, анализировать пиковые периоды поездок, вычислять их продолжительность и многое другое.
3
Часовые пояса и переход на летнее время
В этой главе вы уверенно разберётесь с темой, которая вызывает наибольшее количество затруднений: часовыми поясами и переходом на летнее время. Продолжая работу с данными о велосипедных поездках, вы узнаете, как сравнивать время в разных точках мира, корректно обрабатывать переходы на летнее и зимнее время, а также получать актуальные данные о часовых поясах из библиотеки dateutil.
4
Просто и эффективно: даты и время в Pandas
В заключительной главе вы применёте всё, что узнали о работе с датами и временем в стандартном Python, к работе с Pandas. Дополнительные сведения о каждой поездке — например, начальная и конечная станция, а также наличие у пользователя годовой подписки — позволят значительно глубже проанализировать данные о велосипедных поездках. В этой главе вы освоите мощные операции Pandas: группировку данных и построение графиков в разрезе времени.
Работа с датами и временем в Python
Курс
завершён
